人体运动的检测和识别研究
人体运动模式的分析和识别研究
人体运动模式的分析和识别研究一、引言人体运动作为日常生活中基本的活动之一，其对人体健康和运动能力的影响至关重要。
在现代生活中，随着人类对身体健康的重视程度不断增加，人体运动的研究变得越来越重要。
人体运动模式的分析和识别研究是人体工程学、计算机科学和医学等领域的一个热点问题，它的发展对于人类的健康管理、运动康复、智能健身等方面都有着重要的意义。
二、运动模式分析和识别的基本概念运动模式的分析和识别是指利用传感器和计算机技术对人体运动进行监测和分析，并通过算法来识别和区分不同的运动模式。
具体来说，运动模式分析和识别可以分为以下几个方面的内容：（1）传感器及其类型。
传感器是采集人体运动数据的关键设备，主要包括惯性传感器、压力传感器、姿态传感器、电磁传感器等。
（2）人体运动数据的处理方法。
人体运动数据的处理方法主要包括数据采集、数据预处理、特征提取等。
（3）运动模式识别的算法。
运动模式识别的算法包括分类算法、聚类算法、神经网络算法等。
（4）应用领域。
运动模式分析和识别可以应用于人类健康管理、运动康复、智能健身等领域。
三、运动模式分析和识别的主要技术方法（1）基于机器学习的运动模式识别方法。
利用机器学习算法，对人体的运动信息进行学习和分类，并通过建立分类模型来达到运动模式识别的目的。
机器学习算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、最近邻等。
（2）基于深度学习的运动模式识别方法。
深度学习是一种特殊的机器学习算法，其最大的特点就是可以进行端到端学习，将输入数据映射到输出数据。
通过构建深度神经网络来提取复杂的特征，从而实现高效的运动模式识别。
（3）基于图像处理的运动模式分析和识别方法。
利用数字图像处理技术对人体运动过程中的姿态和动作进行分析和识别。
通过摄像头采集人体的运动信息，利用图像处理技术提取出运动模式的特征，从而实现运动模式识别。
四、应用领域与展望运动模式分析和识别技术的应用领域非常广泛。
在人类健康管理领域，运动模式分析和识别可以用于监测和评估老年人、患者的运动状态和健康状况，提供基于健康的个性化运动建议和康复训练。
人体运动轨迹识别算法研究及应用
人体运动轨迹识别算法研究及应用随着人类的社会文明不断发展，许多领域都在不断进化，其中包括计算机科学和人工智能领域。
在这些领域的技术进步中，人体运动轨迹识别算法是其中的一种在医疗、人机交互、安防等领域广泛应用的技术，本文将对该技术进行深入探讨。
首先，我们需要了解人体运动轨迹识别的基本原理。
该技术通过对人体在运动过程中产生的轨迹进行分析和识别，得到人体运动状态、运动轨迹等相关信息。
其中，人体运动轨迹是指人体在运动中所留下的路径，通常可以使用摄像头等设备采集人体运动数据，并通过计算机程序进行数值化处理和分析，从而得出对人体运动轨迹的识别和分析。
在人体运动轨迹识别的算法设计中，需要考虑到诸多因素，如运动速度、光线条件、人体姿态变化等。
对于不同的应用领域，需要针对性地选择合适的算法，以获得更好的识别效果和运行效率。
目前，主要的人体运动轨迹识别算法包括了基于背景差法、光流法、模型匹配与模式识别等多种方法，下面将具体介绍这些算法的原理和应用。
基于背景差法是一种较为简单准确的人体运动轨迹识别算法，该算法通过将当前画面与背景画面进行差分，以区分出前景运动目标，并基于目标运动信息、形状、大小等特征进行分析和识别，实现对人体运动轨迹的跟踪和识别。
这种算法通常用于一些室内场景下的人员跟踪、安全监控等领域。
光流法是另一种较为常见的人体运动轨迹识别算法，其主要原理是基于对图像中像素点在时间上的变化所产生的位移，来估计图像中物体的运动轨迹。
在光流法中，需要同时考虑到当前图像特征和前一帧的图像特征，从而实现对人体运动轨迹的准确识别，其常用于医学领域中的人体运动分析与康复治疗等领域。
另外，模型匹配与模式识别是人体运动轨迹识别算法的更高级别的应用之一，主要原理是基于模型库中已经训练好的标准姿态与动作模型，来对人体运动状态进行匹配和识别，从而实现更高级别的人体运动分析和识别，常用于游戏、人体追踪等领域中。
除了上述几种常见的算法，还有许多其他针对性的人体运动轨迹识别算法，具体应用可以根据需要进行选择和调整。
如何进行人体动作识别和行为分析
如何进行人体动作识别和行为分析人体动作识别和行为分析是指利用计算机视觉和模式识别技术来识别和理解人体动作的过程。
随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析已经成为了一个研究热点，它在多个领域有着广泛的应用，如智能监控、健康管理、人机交互等。
本文将从人体动作识别和行为分析的技术原理、应用场景和研究趋势等方面进行探讨。
一、技术原理1.1传统方法传统的人体动作识别和行为分析方法通常基于计算机视觉和模式识别的技术。
其基本思路是通过摄像头等设备采集人体的运动信息，然后利用图像处理和特征提取等技术来识别和分析人体的动作。
传统方法一般使用手工设计的特征和分类器来实现人体动作的识别和行为分析，这些特征包括轮廓特征、颜色特征、运动特征等。
但传统方法往往需要大量的人工操作和专业知识，而且对光照、背景干扰等因素比较敏感，导致其在实际应用中存在一定的局限性。
1.2深度学习方法近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作识别和行为分析进入了一个新的阶段。
深度学习方法通过构建深层神经网络模型来实现对人体动作的高效识别和行为分析。
深度学习方法通常基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等技术，通过端到端的学习来提取和学习人体动作的特征，从而实现对人体动作的自动识别和行为分析。
深度学习方法不仅能够有效地解决传统方法的局限性，而且在大规模数据集上取得了令人瞩目的性能。
二、应用场景2.1智能监控人体动作识别和行为分析技术在智能监控领域有着重要的应用。
通过识别和分析监控视频中的人体动作，可以实现对异常行为的自动检测和预警，例如盗窃、打架、火灾等。
此外，还可以实现对人群行为的统计分析，如人流量统计、人员活动轨迹分析等，为城市管理和安全防范提供有力支持。
2.2健康管理人体动作识别和行为分析技术在健康管理领域也有着广泛的应用。
通过识别和分析人体动作，可以实现对睡眠、运动、饮食等健康行为的监测和评估，为个人健康管理提供定量化的数据支持。
人体运动状态识别技术的研究现状
人体运动状态识别技术的研究现状人体运动状态识别技术是近年来不断发展的一项重要技术。
它可以帮助人们更好地了解自己的运动状况，从而达到更好的健康管理。
在数字化时代，这项技术也开始得到了更多人的关注。
1. 背景人们日常生活中常常会进行各种形式的运动，例如散步、跑步、打篮球、瑜伽等等。
而这些运动对我们的身体健康都有着重要的影响。
因此，人们对自己的运动情况也越来越关注，希望通过科学技术的手段来更好地了解自己的运动状态。
2. 人体运动状态识别技术人体运动状态识别技术是指通过采集人体的生物信号和运动数据，利用数字信号处理、机器学习等技术来对人体的运动状态进行识别。
它可以帮助人们更好地了解自己的运动状态，例如运动量、运动强度、运动频率等等。
3. 研究现状目前，人体运动状态识别技术的研究正在不断发展。
主要的研究方向包括：（1）传感器技术传感器技术是人体运动状态识别技术的核心，它可以采集人体的生物信号和运动数据。
目前，常用的传感器包括加速度计、陀螺仪、心率传感器等。
这些传感器可以帮助我们更加精确地获取运动数据，从而实现更好的运动状态识别。
（2）数字信号处理数字信号处理是指对传感器采集到的数据进行分析和处理，以提取有价值的信息。
例如，在跑步过程中，加速度计可以采集到运动过程中的加速度和方向信息。
通过数字信号处理技术，可以从这些数据中提取出跑步的步频、步幅、跳跃高度等信息，从而帮助我们更好地了解跑步状态。
（3）机器学习机器学习是指通过对大量数据的学习和分析，让计算机从中发现数据的规律和规律性的过程。
在人体运动状态识别技术中，利用机器学习可以建立运动状态的分类模型，来区分不同的运动状态。
例如，在分类跑步和散步时，可以通过分析跳跃高度、步频、心率等数据来建立运动状态的分类模型，从而实现更准确的识别。
4. 应用领域人体运动状态识别技术可以应用于多个领域，例如健康管理、康复治疗、体育训练等。
在健康管理方面，人们可以通过识别自己的运动状态来了解自己的运动量、运动强度、身体状况等信息，从而更好的管理自己的健康。
视频图像中的运动人体检测和人脸识别
视频图像中的运动人体检测和人脸识别视频图像中的运动人体检测和人脸识别随着科技的发展和智能设备的普及，视频图像处理技术也日益发展。
视频图像中的运动人体检测和人脸识别技术，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，已经在各个领域得到广泛应用，如安防领域、智能交通领域、人机交互等。
本文将对视频图像中的运动人体检测和人脸识别技术进行探讨。
一、视频图像中的运动人体检测技术运动人体检测技术是指识别视频图像中人体运动目标的过程。
在视频图像中，人体的运动是一个复杂而多变的过程，由于光照、环境、姿态等因素的干扰，运动人体检测技术面临着一定的挑战。
1、运动特征提取运动特征提取是运动人体检测的基础。
通过分析视频图像序列中的像素变化情况，可以提取出目标人体与背景的运动特征。
常用的运动特征包括：光流特征、运动轨迹特征、运动速度特征等。
光流特征是指在连续的图像帧之间，由像素的亮度变化引起的位移的矢量场。
通过计算相邻图像帧之间的像素差异，可以获得目标人体的光流特征。
运动轨迹特征是将目标人体在视频序列中的运动轨迹转化为特征向量，常用的运动轨迹特征包括：形状轨迹、颜色轨迹等。
运动速度特征则是指目标人体在视频序列中的运动速度信息。
通过分析目标人体在连续图像帧中的运动速度变化，可以提取出目标人体的运动速度特征。
2、运动目标检测在从视频图像中提取出运动特征之后，接下来就是运动目标检测的过程。
运动目标检测的目的是将目标人体与背景进行区分，通过运动模型、背景建模等方法，可以准确地检测出视频图像中的运动人体目标。
运动模型是一种基于物体运动的模型，通过对目标人体的运动模式进行建模，可以根据模型推测出目标人体的位置和运动状态。
背景建模则是通过对视频序列中的背景像素进行建模，通过对比当前帧图像与背景模型的差异，可以提取出目标人体。
3、运动人体跟踪基于运动的人体跟踪是指在视频图像中，根据目标人体的运动特征和运动目标检测结果，实时地跟踪目标人体的过程。
人体动作识别与预测算法研究
人体动作识别与预测算法研究随着现代科技的不断发展，人类对人体运动的理解和分析能力也在逐渐加强。
人体动作识别与预测技术依靠机器学习、图像处理等多种技术手段，利用计算机对人体动作进行自动识别和分析，为运动员的训练、康复治疗及人机交互提供非常有用的帮助。
一、人体动作识别技术人体动作识别技术可以通过人体姿态估计、视觉信号分析等手段进行。
一般来讲，人体姿态估计分为两步：首先利用计算机处理输入的视频图像，提取出图像中几何概貌的特征值；然后，利用机器学习技术，根据特定的训练集，将特征值映射为一个特定的动作类别。
视觉信号分析则是实现困难，因为它需要对人体进行逐帧分析，依靠图像处理技术来分析并判断出人体实际的动作。
为了实现更高的准确度，人体动作识别技术通常需要结合多种传感器和不同的算法。
其中最常用的传感器是高速相机、深度相机、陀螺仪等，用以采集关于人体动作的各种数据信息，如运动时的位移、速度、加速度、角速度等。
除此之外，人体动作识别技术通常使用的算法有：支持向量机、隐马尔科夫模型、决策树、卷积神经网络等，这些算法都是目前比较成熟的人体动作识别算法。
二、人体动作预测技术人体动作识别技术可以很好地分析和识别出人体的运动状态，但是它并不能预测出人体接下来的动作。
而人体动作预测技术的任务就是尽可能地预测人体接下来的一系列动作。
常见的预测方法有基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
基于统计学的方法通常是基于几何模型或者人体神经系统的知识来预测人体下一步的运动，这种方法其实并没有明确的预测方法，而是利用人体动作的统计规律来得到动作的可能性。
相比之下，基于机器学习的方法是一种基于几千甚至上万个相似样本的学习方法。
该方法根据人体运动的历史记录和特征提取技术，通过数据训练和学习，能够针对不同的用户、不同的运动方式和环境，进行精准的动作预测和自适应优化。
三、应用前景从实际应用角度上来看，人体动作识别和预测技术在众多领域都有广泛的应用，如体育训练、康复治疗、智能交互等。
人体运动分析中的姿态估计与识别技术研究
人体运动分析中的姿态估计与识别技术研究随着科技的快速发展，人体运动分析领域的相关技术也越来越成熟和完善。
姿态估计和识别技术是其中的关键技术之一，它可以准确地识别人体的姿态和运动状态，为人体运动分析提供了有力的支持和基础。
本文将介绍人体运动分析中的姿态估计和识别技术的研究现状和未来发展趋势。
一、姿态估计技术姿态估计技术是指利用传感器采集人体运动数据，通过数学模型合成人体三维姿态模型的技术。
姿态估计技术可以用于运动检测、电脑辅助操作、虚拟现实、医疗康复等领域。
目前，市面上常用的姿态估计设备有惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)、光学摄像头、深度传感器等。
IMU是目前姿态估计技术中最为常用的设备之一，它可以通过测量三轴加速度和角速度来获取人体部分运动的姿态信息。
然而，IMU的精度受到传感器安装位置和姿态的影响，无法完全满足需求。
为了进一步提高姿态估计的精度和鲁棒性，研究人员采用了多传感器融合、机器学习等方法来优化算法。
同时，基于深度学习的姿态估计技术也受到了越来越多的关注和研究。
二、姿态识别技术姿态识别技术是指利用传感器采集人体运动数据，通过算法对人体的运动状态进行分析和分类的技术。
姿态识别技术可以识别人体姿态、动作、活动状态等。
目前，常用的姿态识别设备有光学摄像头、深度传感器等。
姿态识别技术主要采用机器学习算法进行分类和识别，具有较强的鲁棒性和普适性。
其中，支持向量机、神经网络、深度学习等算法应用较为广泛。
同时，深度学习在姿态识别领域的应用也日趋成熟，基于卷积神经网络的算法相对于传统的分类算法具有更高的分类准确率和鲁棒性。
三、未来发展趋势未来的姿态估计和识别技术将越来越注重实现低成本化、可穿戴化和场景化。
在低成本化方面，IMU、摄像头、运动传感器等将会进一步发展强大的算法来适应更广泛的领域和场景。
在可穿戴化方面，小型化、低功耗的设备将会得到更广泛的应用，如心率监测、睡眠监测等。
基于SVM算法的人体运动识别算法研究
基于SVM算法的人体运动识别算法研究随着人类经济社会的快速发展，人们越来越注重健康的问题，因为健康是人类生存和发展的重要保障。
而身体运动作为人们保持身体健康的重要手段，其重要性无需多言。
许多人利用健身器材或运动场地进行锻炼，但是大部分人的生活方式注定了他们不能经常做运动，而需要对平时的活动进行更为科学的管理。
如何利用计算机技术来实现人体运动的分析和识别是本文要探讨的问题。
一、SVM算法简介SVM全称为Support Vector Machine（支持向量机），是一种广泛用于分类和回归分析的算法，通过将数据映射到高维空间中，找到最优的分类边界来分类样本。
SVM具有能快速处理高维数据、处理多分类数据和适应不同损失函数的优点，因此在各种领域得到广泛应用，比如文本分类、人脸识别、图像分割、生物应用等。
二、基于SVM算法的人体运动识别研究背景对人体运动的分析和识别一直是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向之一。
人体运动包含大量的信息，这些信息可以用来解决很多问题，比如评估身体健康、监控运动姿态、辅助运动训练等。
然而，要从人体运动数据中提取出有用信息并进行运动识别是一项较为困难的任务，因为这些数据具备高度的非线性和多变性。
传统的机器学习方法，例如决策树、朴素贝叶斯和最近邻算法等，由于在处理高维和非线性数据时存在严重的缺陷，因此在人体运动识别的研究中的应用比较受限。
然而，SVM具有较好的适应性和强大的泛化能力，可适用于处理多种类型的数据，并且可以通过选择合适的核函数进行处理，因此在人体运动识别研究中被广泛应用。
三、基于SVM算法的人体运动识别研究方法A. 数据获取在进行人体运动识别任务之前，需要获取人体运动数据集。
由于人体运动的多样性，因此收集良好的数据集对于算法的训练和测试非常重要。
目前，常用的人体运动识别数据集包括：1. UCI机器学习库数据集：包含人体运动数据，人在手持设备上执行的多种动作被记录下来，如行走、跑步、上楼下楼等。
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模式识别中文核心期刊《微计算机信息》（测控自动＇ｆ：．１５）２００８年第２４卷第２－１期文章编号：１００８—０５７０（２００８）０２…１０２１００２人体运动的检测和识别研究ＳｔｕｄｙｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＨｕｍａｎＭｏｖｅｍｅｎｔ（北京榭吏大学）宋修雷王志良ＳＯＮＧＸＩＵＬＥＩＷＡＮＧＺＨＩＬＩＡＮＧ摘要：本文针对人体运动视觉分析中的行为理解和分析等高层视觉问题进行分析，研究了一种静止摄像机条件下的行为理解和分析的算法，它以运动序列中的关键帧为基础，针对关键帧提取人体的骨架信息，然后通过Ｈｕ不变矩来提取特征，最后组成特征向量，通过对ＨＭＭ模型的训练来识别特定运动序列的语义。
关键词：运动识别：计算机视觉；Ｉ－ＥＶｌｌＭ中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｕｍａｎｍｏｖｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｈｉｇｈｌｅｖｅｌｖｉｓｕａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｉｔｇｉｖｅｓａｌｇｏｒｉｓｍｔｏｃｏｍｐｒｅｈｅｎｄａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｐｅｏｐｌｅｍｏｖｅｍｅｎｔｉｆｔｈｅｃａｍｅｒａｉｓｎｏｔｍｏｖｅｄ．Ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｋｅｙｆｒａｍｅｓ，ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｂｅｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｂｙｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｖｅｍｅｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ＨＭＭ１引言计算机视觉是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支．它研究的主要内容是怎样利用各种成像系统代替视觉器官作为信号输入手段，用计算机代替大脑完成对信息的处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标，就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界。
运动物体的检测、跟踪和行为的理解与描述是计算机视觉领域的一个重要课题。
也是计算机能否象人那样通过视觉观察和理解世界的关键所在。
目前在运动物体检测领域，国内外有关这方面的研究很多，但是目前的许多方法都受到了一定条件的局限性。
比如我们在使用背景差对运动目标进行检测时，发现了这种方法受光线亮度变化的影响很大，同时当背景中有物体移人或移出时．这种方法检测的效果正确性受到很大影响。
对行为的理解与描述国内外的文献相对较少。
可以说是一个比检测和跟踪更加困难的研究领域。
针对这些问题，我们提出一种能够在简单背景下对人体行为进行理解和描述的方法。
该方法将运动的检测、跟踪和行为的理解和描述联系到一起，使两者相辅相成。
解决了两者分离情况下研究中的难点问题。
２关键帧算法直接比较的人体的运动来识别运动的语义是不可能的，因为人体区域随着肢体的摆动而呈现非刚性的变化。
这里我们对运动序列进行分解，原则是提取运动序列中的关键帧进行分析。
关键帧的定义是在运动方向发生变化的时刻对应的图像帧。
从运动中来看，运动方向发生变化的时刻，必定是序列图像在水平或者是垂直方向的投影在时间轴上出现了极值。
所以我们就可宋修雷：硕士研究生基金项目：本论文得到国家自然科学基金（Ｎ０．６０５７３０５９）、北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室基金（Ｎｏ．ＴＤＸＸ０５０３）和北京科技大学重点基金的支持以根据这条规则来从运动序列中提取关键帧。
一个完整的具有具体语义的运动序列可以由一个相对应的关键帧序列来表示。
通过关键帧的方法完成了对运动序列的第一次特征提取。
图１是对关键帧提取的一个示例。
图２是一个行走运动序列的关键帧表示。
图１关键帧的提取彳彳ｋｋ图２行走运动序列的关键帧表示３特征提取３．１骨架算法首先要从待处理的序列图像中抽取出目标人体的轮廓，获一２１０—３６０元，年邮局订阅号：８２－９４６ 万方数据隧瓣瓣黧黼溺鬻糕黎§豢。
瓣渊模式识别得对应的二值图像。
由于研究对象——人体保持运动状态，首同目标图像区域计算其不变矩，并以不变矩作为特征量来对具先可以利用运动信息把人体运动部分从复杂背景中提取出来，有旋转和尺度变化的目标图像进行识别。
然后利用运动部分的位置和灰度信息，获得人体轮廓的二值图概率密度分布函数为ｆ（ｘ，ｙ）的二维连续随机函数的ｐ＋ｑ阶像。
具体过程如下：规则矩（也称几何矩）ｍ。
的定义为：（１）对相邻两帧图像进行差分运算，抽取其运动部分，统计ｍ。
＝．１。
ｊ。
ｘＰｙ４，（工，ｙ）ｄｘｄｙＰ，ｑ：０，１…２．运动部分的灰度信息。
二维ＭｘＮ数字化图像ｆ（ｍ，ｎ）的规则矩定义为：（２）利用运动部分的灰度信息，根据第１步的结果提取人体轮廓。
（３）抽取出人体轮廓后，对图像做二值化处理。
ｆ０，点（ｘ，ｙ）∈轮廓区域ｇ【工＇＂２１１，点（‘ｙ）正轮廓区域得到人体轮廓二值图像。
对于彩色图像，算法原理不变，进行比较的信息则由灰度变成对应像素点的ＲＧＢ值。
人体运动具有多样性和复杂性，人体轮廓作为一种复杂模式，单凭某一种信息（灰度或彩色信息）和某一种方法很难得出很精确的结果。
在后续算法中给出的用于提取人体轮廓的虚拟骨架的能量函数法对图像噪声有很好的抑制作用，因此，由上述方法所抽取的人体轮廓在精度上完全可以满足后续算法的需要。
利用已得到有关人体轮廓的二值图像Ｉ（ｘ，ｙ）：，，…、一ｆｏ，像素（ｘ，ｙ）在人体轮廓区域内ｕ“川一１１，像素（ｚ，ｙ）在人体轮廓区域外定义如下的能量函数Ｅ（ｘ，Ｙ，，）＝ＩＩ．（ｒ一√“２＋ｖ２），（ｘ＋甜，Ｙ＋ｖ）ｄｕｄｖ一二＿一式中积分区域Ｄ为位于人体轮廓内部的、圆心Ｐ（ｘ，Ｙ）和半径ｒ均可改变的一个圆形区域。
在上述能量函数中，第１项的目的是使所设定的圆形区域保持在人体的内部．第２项的目的是使该圆的半径ｒ达到极大值，其中，仪为一个常量，用来调整所述圆形积分区域的半径对能量函数的影响，它的取值与图像的平均灰度有关．一般取２或３。
当ｘ’Ｙ和ｒ的取值使能量函数￡（ｘ，Ｙ，ｒ）达到最小时，上述积分圆形区域Ｄ的圆心Ｐ（ｘ，ｙ）位于轮廓中轴线上．半径ｒ的取值则使圆的外缘和人体轮廓线切。
如图３所示．据此可以确定虚拟骨架上的一个一个的点。
（ａ１，㈣为相邻两帧图像，（ｃ）为差分图像，（ｄ）为提取的人体轮廓，（ｅ）为抽取的虚拟骨架和关节点的位置，（Ｄ为与真实关节位置的比较。
ａ＝３．Ｋ－－Ｏ０８图３实验室环境下骨架提取３．２不变矩特征这里我们假设同一物体的图像序列之间只相差一个旋转、平移和尺度变换，即同一物体的不同图像差别有物体摆放的方向、位置或摄像机与物体间距离不同引起的尺度不同。
因此可以找到一些不变量。
这些量只与物体形状有关与它们的位置、方位、尺度无关，这就是矩不变量。
矩不变量是目标图像的一种区域描述，也是目标的特征匹配的常用方法。
由于它对平移、旋转和尺度变化的目标具有不变性，因此可以对经区域分割得到不聊ｗ２萎善∥矿，（％川Ｍ＝ｏ＇１，２…阶次为ｎ的规则矩的完备集包括所有满Ｐ＋ｑ≤ｎ条件的ｉｎ。
，因而共有妻ｏ＋１）０＋２）个元素。
单项式乘积ｘｐｙｕ和ｍ啊ｕ是这种矩定义的基底函数。
既然一幅图像具有有限的面积，并且在最坏的情况下也是分段连续的，那么所有阶的规则矩都存在，所求得的矩集可唯一描述该幅图像所包含的信息。
要将一幅图中的信息全部表征出来需要无限多的矩值，对于实际应用来讲，需要选取矩集的一个子集．只要这个子集对于某个特定应用包含表征该图像的足够有用信息就可以了。
两个一阶矩｛ｍｏ，，ｍ，。
｝用来确定目标的质心。
质心的坐标６，Ｙ一）给出了二条分别平行于ｘ轴和ｙ轴的直线Ｘ＝Ｘ一和ｙ＝歹的交点。
质心坐标由下式计算：；：鱼了：塑ｍ００ｍ００如果目标的质心与坐标系的原点重合，即；＝ｏ和；＝ｏ，那么由此求得的矩值称为中心矩，由‰表示：％２ＬＬｏ一工）’（ｙ—ｙ）９，（工，ｙ）ｄｘｄｙＨｕ定义了由三阶规格化后的中心矩的非线性组合构成的七个量值，它们对目标的位置，尺度和方向的变化保持不变。
在得到人体的骨架信息后。
我们提取骨架图像的７个ｈｕ不变矩作为特征向量．至此就完成了对运动序列的分解和特征提取．为ＨＭＭ的学习和训练做好了准备。
４原型设计人体运动检测和识别的原型系统包括以下几个模块：数据采集模块，图像预处理模块，关键帧提取模块，人体骨架提取模块，不变矩计算模块，ＨＭＭ训练和识别模块。
如图４所示。
图４人体运动检测和识别流程图吓转第２９１页）ｒ—————————————ｒ——————一…一１｝《阻ｃ技术廒瓣２∞例》ｉｎｌｌｌ摸Ｊｌ邮局订阅号：８２－９４６３６。
，Ｌ／－ｑ－一２１ｌ一万方数据鼬婆塞堡型塑墼鳖塞差鎏｛软件天地向为飞机推进系统稳定性。
李军，男，（１９６４．２－），汉，教授，主要研作者简介：邹滨（１９８１一），男，湖南常德人，讲师，博士，研究方向：究方向为飞机推进系统稳定性。
ＧＩＳ理论与应用、生态环境遥感。
Ｂｉｏｇｒａｐｈｙ：ＷａｎｇＬｅｍｉｎｇ：ｍａｌｅ，（１９８１．１１一），ｔｈｅＨａｎｎａｔｉｏｎａｌｉ－（４１００８３湖南中南大学）邹滨ｔｙ，ｍａｓｔｅｒＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ，Ｍａｊｏｒｉｎｓｔｕｄｙｉｎｇｏｆｔｈｅａｖｉａｔｉｏｎ（４１００８３湖南东北师范大学）杨令宾佟志军张继权ｐｒｏｐｕｌｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｔａｂｉｌｉｔｙ·ＬｉＪｕｎ，ｍａｌｅ，（１９６４·２一），ｔｈｅＨａｎ通讯地址：（４１００８３湖南省长沙市岳麓区中南大学本部采矿ｎａｎｏｎ射１ｔｙ，粤譬ｓ０。
，ＭａＪｏｒｍ吼ｕｄｙｍｇｏｆｔｈ８ａｖｌａｎｏｎｐｒｏｐｕｌ。
楼４１９）邹滨（７ｌ∞；８陕西陕蔷西安空军工程大学工程学院）王乐明李军（收稿日期：２００７·¨·０３）“彦稿日期：２００８．０Ｈ５）需嚣：（飞军７１００代３８墓兰貔３－程学院研姓１１眦乐明（上接第２·，页）通讯地址空军工程大学程学院研究生队）王乐明卜‘一一’…‘“７（收稿日期：２００７．１１．０３）（修稿日期：２００８．０１．１５）（上接第１８４页）图６空间数据共享实验平台下的服务集成效果本文作者的创新点是：将ＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ技术引入到传统的ＷｅｂＧＩＳ二次开发组件构建了一种新型空间数据共享模式．并以ＡｒｃｌＭＳＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ和ＧｅｏＢｅａｎｓＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅ为例开展了分布、异构空间数据共享实验，为打破传统的空间数据共享壁垒提供了一种新的解决思路。
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